[發明專利]一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法

在審

• 申請號: 202110299969.3
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN112926793A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 徐元孚;杜明;袁中琛
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/901;G06F16/906
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王利文

1.一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、獲取電力設備狀態相關數據，并根據典型應用場景進行數據整合；

步驟2、對獲取的數據進行數據清洗及數據噪聲過濾處理；

步驟3、選取灰色預測模型檢驗方式，并預設精度檢驗等級；

步驟4、構建灰色預測模型GM(1,1)，動態預測電力設備運行狀況。

2.根據權利要求1所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟1的具體實現方法包括以下步驟：

⑴確定數據信息來源；

⑵獲取電網監控數據和電網運行數據；

⑶劃分典型應用場景，并根據典型應用場景整合所需數據內容。

3.根據權利要求2所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟⑴中的數據信息來源包括電力EMS、OMS、監控大數據、監控事件化、調控云獲取的監控告警信息與調度運行數據。

4.根據權利要求2所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟⑵中的電網監控數據包括電網目前是否正常運行、異常元件及動作信息；所述電網運行數據包括電網及設備運行數據及其他系統的相關輔助信息。

5.根據權利要求2所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟⑶中的典型應用場景包括故障判斷、異常判斷、設備檢修和設備停復役，故障判斷場景下的數據內容包括告警信息、遙測數據、開關位置和檢修信息；異常判斷場景下的數據內容包括告警信息、缺陷記錄和檢修記錄；設備檢修場景下的數據內容包括告警信息、檢修記錄和操作信息；設備停復役場景下的數據內容包括告警信息和操作信息。

6.根據權利要求1至5任一項所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟2的具體實現方法包括以下步驟：

⑴數據清洗處理：將數據中的非結構化數據轉化為結構化數據，處理結構化數據中的異常內容，完成對數據的檢驗；

⑵數據噪聲過濾處理：使用兩步聚類方法對數據進行聚類，通過構造聚類特征樹將大量零散的數據樣本濃縮成可管理數量的子簇，從聚類特征樹葉節點的子簇開始利用凝聚法，逐個地合并子簇，直到期望的簇數量，在完成數據集中所有數據樣本到聚類特征樹上的插入后，仍為潛在離群點的元項，視為最終離群點，從數據集中剝離這些離群點。

7.根據權利要求1至5任一項所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟3的具體實現方法包括以下步驟：

⑴基于動態預測理念，選定后驗差檢驗方法評估模型精度；

⑵根據后驗差比值與小誤差概率預設模型精度檢驗等級。

8.根據權利要求1至5任一項所述的一種基于灰色預測理論的電力設備狀態趨勢感知方法，其特征在于：所述步驟4的具體實現方法包括以下步驟：

⑴整合原始運行數據列，建立所要預測參數的原始數據列，并對原始數據列進行累加處理；

⑵建立包含單一變量與一階微分方程的灰色模型GM(1,1)，使用最小二乘法獲取模型發展系數與灰色作用量，建立相應擬合序列；

⑶將擬合序列進行一次累減運算求得預測值；

⑷針對擬合值進行精度檢驗，如果擬合值不符合精度要求，則進行反復迭代直至符合精度要求，得到電力設備運行預測結果。